Advertisement

MATLAB智能垃圾分类仿真.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目采用MATLAB平台构建了一个智能化垃圾分类系统仿真模型,旨在通过算法优化提高垃圾识别和分类效率。 智能垃圾分类系统仿真程序使用MATLAB编写。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB仿.rar
    优质
    本项目采用MATLAB平台构建了一个智能化垃圾分类系统仿真模型,旨在通过算法优化提高垃圾识别和分类效率。 智能垃圾分类系统仿真程序使用MATLAB编写。
  • 化:一个系统
    优质
    本项目旨在开发一款智能垃圾分类系统,利用人工智能技术实现垃圾自动识别与分类,提高资源回收利用率,助力环保事业。 垃圾分类智能系统主要功能是对上传的垃圾图片进行识别,并返回分类结果(干垃圾、湿垃圾、有害垃圾、可回收垃圾)。该项目采用深度学习图像处理模块,使用的是顺序序贯模型,即最简单的线性结构,从头到尾无分叉。该模型的基本组件包括: 1. `model.add`:添加层; 2. `model.compile`:设置反向传播模式; 3. `model.fit`:设置训练参数并进行训练。 运行环境为Windows 10 + CUDA9.1 + cuDNN7 + TensorFlow-GPU-1.12.0,以及 PyTorch 1.4.0 和 Keras-2.2.4。在项目的开发过程中遇到的许多错误大多与库文件版本不匹配有关,在实现项目前需要确保环境配置正确且各库文件版本对应一致。
  • 优质
    智能垃圾分类箱是一款集物联网、大数据和人工智能技术于一体的高科技产品。它能够自动识别垃圾种类,并指导用户正确分类投放,有效提升城市环境管理水平与居民环保意识。 使用单片机控制可以实现垃圾的自动分类功能。
  • 基于LabVIEW和Proteus的仿
    优质
    本项目结合LabVIEW与Proteus软件,设计并仿真了一种智能垃圾分类箱系统。该系统能够实现垃圾自动分类、压缩及数据监控等功能,提高垃圾分类效率,减少环境污染。 本资源包括Keil完整工程代码、Proteus仿真以及Labview上位机。proteus和labview通过虚拟串口连接,可以实现上位机联动仿真功能。智能垃圾分类箱设计了四个分类:金属垃圾、透明塑料垃圾、厨余湿垃圾和其他垃圾。系统采用光电开关判断是否有垃圾投入;使用电感式接近开关检测是否为金属垃圾;红外对管模块用于检测投放的物品是否是透明塑料;湿度传感器用来识别厨余湿垃圾。
  • .rar
    优质
    《垃圾分类》是一份资料集,旨在提供全面的垃圾分类知识和实践指导,帮助公众了解并参与日常生活中垃圾减量与资源回收的重要性。 一个指导垃圾分类的在线小游戏。初学者可以通过微信小程序进行学习。详情请参考相关文章内容。
  • 桶模型.glb
    优质
    这款智能分类垃圾桶模型采用3D设计,具有现代化外观和便捷的功能设置,旨在提高垃圾分类效率与环保意识。 智能分类垃圾桶.glb是一款用于垃圾分类的智能化设备模型文件。
  • 工程训练赛
    优质
    智能垃圾分类工程训练赛旨在通过竞赛形式促进科技创新和环保意识,参赛者需设计开发高效、准确的垃圾智能分类系统,推动可持续发展。 在此次工程训练赛中,我完成了代码编写工作,其中包括界面设计和神经网络识别。
  • 工训桶全套
    优质
    本产品为一套智能化垃圾分类训练垃圾桶,旨在通过互动学习方式提升公众对垃圾正确分类的认识与实践能力。 使用Jetson Nano 和 Arduino Mega 复刻版来构建智能分类垃圾桶。3D模型是用SolidWorks 2022设计的,Yolov5环境已经配置好可以直接在电脑上运行。滑轨则是从3D打印机中获取的。
  • 基于OpenMV的桶系统设计.pdf
    优质
    本论文详细介绍了基于OpenMV摄像头模块的智能垃圾分类系统的开发与实现,探讨了如何利用视觉识别技术提高垃圾投放的准确性和效率。 本项目设计了一种基于OpenMV的垃圾分类智能垃圾桶系统。该系统利用机器视觉技术识别垃圾种类,并根据识别结果自动分类投放。通过使用OpenMV摄像头模块进行图像采集与处理,结合深度学习算法实现高效准确的垃圾分类功能,旨在提高城市环境管理水平和居民生活便利性。
  • Python开发的系统
    优质
    本项目是一款基于Python编程语言开发的智能垃圾分类系统。利用机器学习算法和图像识别技术,该系统能够准确快速地识别各类垃圾,并指导用户进行正确分类投放,旨在提高城市生活垃圾管理效率及资源回收利用率。 Python一个智能垃圾分类系统仅供学习交流及一切非盈利用途,禁止商用。